基于语义降维的Web日志数据聚类方法研究

• 作者: 刁雅静 卢健 李锋
• 来源期刊: 江苏科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Web日志挖掘 语义化 聚类 会话 本体
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 管理工程
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4807.2016.01.014

摘要

Web日志挖掘通过挖掘网站服务器中的日志记录来分析用户行为,从而优化网站结构,提高用户满意度.随着互联网的不断发展,网站服务器日志内容数量急剧增长,数据分析的效率亟待提高.文中在分析传统Web日志数据研究方法的基础上,从减少数据维度的角度出发,提出了基于构建语义化日志的聚类方法,并通过计算Davies-Bouldin值对该聚类方法的有效性进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锋	江苏科技大学学生工作处	96	546	12.0	17.0
2	刁雅静	江苏科技大学学生工作处	20	73	5.0	7.0
3	卢健	江苏科技大学学生工作处	6	16	3.0	3.0